overfitting and underfitting

简介：
过拟合与欠拟合是机器学习中常见的问题。其中，过拟合是指模型在训练数据上表现出色（即具有较低的训练误差），但在测试集上的表现不佳；而欠拟合则表现为即使在训练集中也无法达到较低的训练误差水平。 具体来说，训练误差指的是模型在训练集上的预测与真实值之间的差异，而泛化（或预期）误差则是指模型在所有可能的数据集中平均表现出的误差水平。当模型的训练误差显著低于测试集上的误差时，我们称这种情况为过拟合；如果模型即使在训练集中也无法达到较低的训练误差水平，则被认为是欠拟合的状态。 如何判断过拟合与欠拟合？常用的方法是采用K折交叉验证技术。具体步骤如下：将原始训练数据集分割成K个不重叠的子集，其中每个子集大小相等且互不重复。然后依次使用一个子集作为验证集，其余K-1个子集组成的集合作为训练集进行模型训练和评估。在整个过程中，每次使用的验证集都是不同的，并对这K次的训练误差和验证误差分别计算其平均值。 主要的影响因素包括数据量、特征维度以及模型复杂度等因素。